Treffer: APPLYING ROBUST RANKING METHOD IN TWO PHASE FUZZY OPTIMIZATION LINEAR PROGRAMMING PROBLEMS (FOLPP).

Background: This paper explores the solutions to the fuzzy optimization linear program problems (FOLPP) where some parameters are fuzzy numbers. In practice, there are many problems in which all decision parameters are fuzzy numbers, and such problems are usually solved by either probabilistic programming or multi- objective programming methods. Methods: In this paper, using the concept of comparison of fuzzy numbers, a very effective method is introduced for solving these problems. This paper extends linear programming based problem in fuzzy environment. With the problem assumptions, the optimal solution can still be theoretically solved using the two phase simplex based method in fuzzy environment. To handle the fuzzy decision variables can be initially generated and then solved and improved sequentially using the fuzzy decision approach by introducing robust ranking technique. Results and conclusions: The model is illustrated with an application and a post optimal analysis approach is obtained. The proposed procedure was programmed with MATLAB (R2009a) version software for plotting the four dimensional slice diagram to the application. Finally, numerical example is presented to illustrate the effectiveness of the theoretical results, and to gain additional managerial insights. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Einleitung: Die Arbeit setzt sich mit Lösungen der unscharfen linearen Optimierung im Falle, wenn manche Parameter unscharfe Mengen darstellen, auseinander. In Wirklichkeit gibt es viele Problemstellungen, in denen alle entscheidungstragenden Parameter unscharfe Mengen sind. Solche Problemstellungen werden gewöhnlich anhand proballistischer Programme oder mithilfe von objektorientierten Programmierungsmethoden gelöst. Methoden: In der Arbeit stellte man eine effektive Methode für die Lösung der betreffenden Probleme durch die Anwendung eines auf den Vergleich von unscharfen Mengen hinzielenden Konzeptes dar. Die Problemstellung der linearen Programmierung stützte man auf das Fuzzy-Medium. In den angenommenen Fällen kann theoretisch eine optimale Lösung durch die Anwendung der 2-Phasen-Simplex-Methode im unscharfen Medium erzielt werden. Für das Treffen einer unscharfen Entscheidung können die Variablen erst einmal generiert, ferner gelöst und dann sequenziell verbessert werden, insbesondere durch die Inanspruchnahme der an der unscharfen Entscheidung, sowie an der widerstandsfähigen Rangreihenmethode orientierten Verfahren. Ergebnisse und Fazit: Das ausgearbeitete Modell wurde anhand eines Anwendungskonzeptes, in dem eine Optimierungsanalyse zur Geltung kam, dargestellt. Das vorgeschlagene Anwendungsverfahren wurde anhand von MATLAB (R2009a) zwecks Erzielung eines 4D-Diagramms programmiert. Ferner präsentierte man ein zahlenmäßiges Beispiel zwecks Projizierung der Effektivität der theoretischen Ergebnisse der Arbeit, sowie zwecks einer zusätzlichen Wahrnehmung des betreffenden Problems. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Wstęp: Praca analizuje rozwiązanie problemów rozmytej optymalizacji liniowej (FOLPP) w przypadku, gdy niektóre parametry to liczby rozmyte. W praktyce, istnieje wiele problemów, w których wszystkie parametry decyzyjne są liczbami rozmytymi. Takie problemy są rozwiązywane zazwyczaj przy pomocy programów probalistycznych lub wieloobiektowych metod programistycznych. Metody: W pracy, poprzez zastosowanie koncepcji porównania liczb rozmytych, przedstawiono efektywną metodę rozwiązywania omawianych problemów. Problem programowania linowego został oparty na środowisku rozmytym. Przy przyjętych założeniach, optymalne rozwiązanie może być teoretycznie osiągnięte poprzez zastosowanie 2-fazowej metody simplex w środowisku rozmytym. W celu podjęcia decyzji rozmytej, zmienne mogą być wpierw wygenerowane, następnie rozwiązane i poprawione sekwencyjnie poprzez zastosowanie podejścia decyzji rozmytej i techniki odpornościowej metody rankingowej. Wyniki i wnioski: Wypracowany model został przedstawiony za pomocą aplikacji, zastosowano analizę optymalizacyjną. Proponowana procedura została zaprogramowana przy pomocy MATLAB (R2009a) w celu otrzymania 4-wymiarowego wykresu. Następnie zaprezentowano przykład liczbowy w celu przybliżenia efektywności teoretycznych rezultatów pracy oraz uzyskania dodatkowego spojrzenia na problem. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of LogForum is the property of LogForum and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)